本篇是最后一篇，主要介绍标签管理有关的内容本专栏内容主要来自于《Pro Git》和 网课内容，不算很难，但是很有意义，实际开发中肯定会有更规范也更复杂的Git使用准则，那就等到未来有一天如果我真的成为了程序员，再回来跟大家讲解吧~

最后一定要用51单片机的工程打开，用stm32的工程打开的话按设置就会闪退。不一定是这个大小，也可以下载别的版本KEID C51。

效果：可见图中浏览器1和浏览器2放到了一起，并且叫浏览器的title。分组用 box和endbox ，颜色用#xxx，标注用"xxx"

Data Definition Language，数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表，字段)概念：约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。目的：保证数据库中数据的正确、有效性和完整性。分类:注意：约束是作用于表中字段上的，可以在创建表/修改表的时候添加约束。

本文主要讲解了利用Axios发送Http请求。希望对您有所帮助。

创建一个类对象的传统方式是使用关键字new, 因为用new 创建的类对象是一个堆对象，可以实现多态。工厂模式通过把创建对象的代码包装起来，实现创建对象的代码与具体 的业务逻辑代码相隔离的目的(将对象的创建和使用进行解耦)。试想，如果创建一个类 A 的对象，可能会写出。

自适应池化（Adaptive Pooling）是一种在深度学习中用于处理可变尺寸输入的池化技术。它允许用户指定输出特征图的尺寸，而无需手动设置池化窗口的大小、步幅或填充。自适应池化会根据输入特征图的尺寸和目标输出尺寸，自动计算最优的池化参数，从而将任意大小的输入转换为固定尺寸的输出。这一特性使得模型能够灵活处理不同尺寸的输入数据，避免了传统池化对固定输入尺寸的依赖。自适应池化通过动态调整池化策略，解决了传统池化对固定输入尺寸的依赖，提升了模型的灵活性和适应性。

快速选择算法：基于快速排序的分区思想，每次选择一个基准元素将数组分为两部分，左边的元素小于等于基准，右边的元素大于基准。//缩小搜索范围：根据基准元素的位置与目标位置（n - k）的比较，决定继续处理左半部分还是右半部分。随机化基准：通过随机选择基准元素，避免最坏时间复杂度，提高算法效率。

Q-Learning是Off-policy，而Saras和MC都是On-policy，因为需要计算的策略，用到的数据都是相同的策略生成的，同时也是个策略问题，都是通过迭代找到最优策略的。TD算法更新状态值的公式，可以展开来看。TD算法适用于计算状态值的算法，对应计算行为值的类似算法叫做Saras（state-action-reward-state-action的缩写），其表达式为。本章是课程算法与方法中的第四章，介绍的时序差分学习算法是基于随机近似方法设计的强化学习方法，也是model-free的方法。

maven翻译为“专家”，“内行”Maven 是跨平台的项目管理工具。主要服务于基于 Java 平台的项目构建，依赖管理和项目信息管理。什么是理想的项目构建？高度自动化，跨平台，可重用的组件，标准化的什么是依赖？为什么要进行依赖管理？在软件开发或其他项目管理情境中，依赖指的是一个组件、模块、库、服务或任务等对其他元素的依靠关系。自动下载，统一依赖管理。A1.0 依托于 B 2.0 依托于 C3.0在 Maven 项目中，依赖通过在pom.xml文件里的标签下声明。每个依赖使用。